Short-Term Biochar Effects on Soil Fluxes of Methane, Carbon Dioxide, and Water Vapour in a Tea Agroforestry System
Notice bibliographique
Résumé
Tea (Camellia sinensis) cultivation is a major global industry that faces sustainability challenges due to soil degradation and greenhouse gas (GHG) emissions from intensive management. Biochar—charcoal designed and used as a soil amendment—has emerged as a potential tool to improve soil health, enhance carbon sequestration, and mitigate GHG fluxes in agroecosystems. However, field-scale evidence of its effects on GHG dynamics in woody crops like tea remains limited, particularly regarding methane (CH₄). Here, we present the first field assessment of biochar impacts on CO₂, CH₄, and H₂O vapour fluxes in a subtropical tea agroforestry system in northeastern Bangladesh. Using a closed dynamic chamber and real-time gas analysis, we found that biochar application (at 7.5 t ha⁻¹) significantly enhanced soil methane (CH₄) uptake by 84%, while soil respiration (CO₂ efflux) rose modestly (+18%) and water-vapour fluxes showed a marginal increase (+12%). Canopy conditions modulated these effects: biochar effects on CH₄ oxidation were more pronounced in open conditions, whereas biochar effects on water-vapour flux were detectable only in open conditions. Structural equation modeling suggests that CH₄ flux was chiefly governed by biochar-induced changes in soil pH, moisture, nutrient status and temperature, while CO₂ and H₂O fluxes were shaped by organic matter availability, temperature and phosphorus dynamics. These findings demonstrate that biochar can promote CH₄ oxidation and alter soil carbon-water interactions in tea plantation systems, and specifically support biochar use in combination with shade-tree agroforestry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».